Описываются результаты исследования эффективности применения программ минимизации функциональных описаний блоков комбинационной логики, входящих в проекты цифровых устройств, реализуемых в FPGA (Field-Programmable Gate Array). Программы предназначены для раздельной и совместной минимизации функций в классе ДНФ (дизъюнктивных нормальных форм) и минимизации многоуровневых представлений систем полностью определенных булевых функций на основе разложения Шеннона с нахождением как равных, так инверсных коэффициентов (кофакторов) разложения. Графические формы таких представлений широко известны в литературе как BDD (Binary Decision Diagrams). Для технологического отображения применялась программа «укрупнения» полученных формул разложения Шеннона (логических уравнений), так, чтобы  каждое из них зависело от ограниченного числа k входных переменных и могло быть реализовано на одном LUT-k ‑ программируемом элементе  FPGA, имеющем k входных переменных (LUT ‑ Look-Up Table) . Показано, что предварительная логическая минимизация , выполняемая с помощью отечественных программ, позволяет улучшать результаты проектирования в зарубежных САПР (системах автоматизированного проектирования), таких как LeonardoSpectrum (ф. Mentor Graphics)  и ISE (ф. Xilinx). Эксперименты проводились для семейств FPGA Virtex-II PRO и Virtex-5 (ф. Xilinx) на потоках стандартных промышленных примеров, задающих как системы дизъюнктивных нормальных форм булевых функций, так системы булевых функций в виде взаимосвязанных логических уравнений.

Показывается актуальность задачи тестирования запоминающих устройств современных вычислительных систем. Исследуются математические модели неисправностей запоминающих устройств и используемые методы тестирования наиболее сложных из них на базе классических маршевых тестов. Выделяются пассивные кодочувствительные неисправности (PNPSFk), в которых участвуют произвольные k из N ячеек памяти, где k << N, а N представляет собой емкость памяти в битах. Для этих неисправностей приводятся аналитические выражения минимальной и максимальной полноты покрытия, которые достижимы в рамках маршевых тестов. Определяется понятие примитива, описывающего в терминах элементов маршевого теста условия активизации и обнаружения неисправностей PNPSFk запоминающих устройств. Приводятся примеры построения маршевых тестов, имеющих максимальную полноту покрытия, а также маршевых тестов с минимальной временной сложностью, равной 18N. Исследуется эффективность однократного применения тестов типа MATS++, March C− и March PS для различного количества k ≤ 9 ячеек памяти, участвующих в неисправности PNPSFk. Обосновывается применимость многократного тестирования с изменяемыми адресными последовательностями, в качестве которых предлагается применять случайные последовательности адресов. Приводятся аналитические выражения для полноты покрытия сложных неисправностей PNPSFk в зависимости от кратности теста. Кроме того, даются оценки среднего значения кратности тестов MATS++, March C− и March PS, полученные на основании математической модели, которая описывает задачу собирателя купонов, и обеспечивающие обнаружение всех k2^k неисправностей PNPSFk. Экспериментально показывается справедливость аналитических оценок и подтверждается высокая эффективность обнаружения неисправностей PNPSFk тестами типа March PS.

Одним из перспективных направлений развития и внедрения искусственного интеллекта является автоматическое обнаружение и отслеживание движущихся объектов в системах видеонаблюдения. В работе представлена формализация обнаружения и сопровождения одного и множества объектов на видеопоследовательностях. Рассмотрены критерии, характеризующие качество обнаружения сопровождаемых объектов, точность определения местоположения объекта на кадре, траекторию движения и точность сопровождения множества объектов. На основе рассмотренного обобщения разработан алгоритм сопровождения людей, использующий сверточные нейронные сети для детектирования людей и формирования признаков. Нейросетевые признаки включены в составной дескриптор, содержащий также геометрические и цветовые характеристики для описания каждого обнаруженного человека в кадре. Приведены результаты экспериментов на основе рассмотренных критериев, экспериментально подтверждено, что улучшение работы детектора позволяет повысить точность сопровождения объектов. Представлены примеры кадров обработанных видеопоследовательностей с визуализацией траекторий движения людей.

При применении классификаторов в реальных приложениях часто число элементов одного класса больше числа элементов другого, т. е. имеет место дисбаланс данных. В статье исследуются оценки результатов классификации данных такого типа. Рассматривается, какой из переводов термина confusion matrix более точен, как предпочтительнее представлять данные в такой матрице и какими функциями лучше оценивать результаты классификации по ней.

На реальных данных демонстрируется, что с помощью популярной функции точности accuracy не всегда корректно оцениваются ошибки классификации несбалансированных данных. Нельзя также сравнивать значения функции accuracy, вычисленные по матрицам с абсолютными количественными и нормализованными по классам результатами классификации. При дисбалансе данных точность, вычисленная по матрице ошибок с нормализованными значениями, как правило, будет иметь меньшие значения, поскольку она определяется по иной формуле. Такой же вывод сделан относительно большинства функций, используемых в литературе для нахождения оценок результатов классификации. Показывается, что для представления матриц ошибок лучше использовать абсолютные значения распределения объектов по классам вместо относительных, так как они описывают количество протестированных данных каждого класса и их дисбаланс.

При построении классификаторов рекомендуется оценивать ошибки функциями, не зависящими от дисбаланса данных, что позволяет надеяться на получение более корректных результатов классификации реальных данных.

Для применения спектрометров в задачах дистанционного зондирования Земли исследователю необходимо выбирать режимы регистрации спектров, позволяющие добиться наивысшей точности спектральных измерений. При регистрации сигнала с борта авианосителей, обеспечивающих максимальный охват исследуемой территории, важно получить данные с максимальным отношением сигнал-шум за минимальное время, поскольку накопление выборки спектров для последующего усреднения невозможно. В работе представлены экспериментальные результаты определения компонентов шума (шума считывания; фотонного, электронного дробового и структурного шумов) для монохромной неохлаждаемой ПЗС-линейки Toshiba TCD1304DG (ПЗС – приборы с зарядовой связью) при различных условиях регистрации спектра: температуре детектора, времени экспозиции. Полученные зависимости компонентов шума позволяют оценить уровень шума для известных условий регистрации спектров. Предлагается алгоритм обработки данных ПЗС на основе адаптивного фильтра Винера с целью увеличения соотношения сигнал-шум путем использования априорной информации о статистических параметрах компонентов шума. Такой подход позволил увеличить отношение сигнал-шум спектров яркости небесной сферы на 4–9 дБ при регистрации сигнала на различных временах экспозиции. Практическое применение предлагаемого алгоритма уменьшило неопределенность расчета вегетационного индекса NDVI в 1,5 раза при регистрации спектров отражения растительности с борта самолета в надирной геометрии измерений.

Надежность компьютерной информационной системы во многом определяется надежностью разрабатываемого прикладного программного средства. В качестве показателя надежности прикладного программного средства рассматривается интенсивность отказов его компьютерной программы. Для определения ожидаемой надежности прикладного программного средства, планируемого к разработке (до написания кода компьютерной программы), предлагается модель, в которой используются некоторые параметры будущей компьютерной программы, данные о влиянии на ее надежность различных факторов и предполагаемое в дальнейшем тестирование компьютерной программы. Модель учитывает отрасль применения программного средства и быстродействие процессора компьютера. Анализируется процесс получения параметров модели. С помощью предложенной модели можно определить прогнозную интенсивность отказов планируемой к разработке прикладной компьютерной программы, а далее и надежность компьютерной информационной системы в целом. При необходимости могут быть разработаны организационно-технические мероприятия по обеспечению требуемого уровня надежности компьютерной информационной системы.

Рассматривается новый подход, который заключается в создании и использовании ротационно-гибридной модели организации современного образовательного процесса, представляющей интеграцию образовательных, информационно-коммуникационных, тестирующих, управленческих, ротационных и других технологий. Предлагаются наглядная и математическая модели, структурная схема информационно-образовательной системы, алгоритм процесса ротации обучаемых, а также подход к построению оптимального пути определения максимального усвоения дисциплин обучающимися в каждом наборе изучаемых дисциплин и формирования их наиболее приемлемого подмножества. Приводится программно-алгоритмическая реализация ротационно-гибридной модели в виде универсального электронного средства обучения. Математической основой ротационно-гибридной модели является теория множеств с использованием графовых моделей, которые выгодно отличаются от другого математического аппарата наглядностью и матричной формой представления, легко обрабатываемой на компьютере. Эффективность применения ротационно-гибридной модели и ее алгоритмической реализации проиллюстрирована с помощью разработанного электронного средства обучения, внедренного в учебный процесс на кафедре информационных систем и технологий Института информационных технологий Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники.

Развитие биомолекулярных технологий напрямую связано с разработкой эффективных методов и алгоритмов обработки большого объема информации, получаемой с помощью современного высокопроизводительного экспериментального оборудования. В числе приоритетных задач – разработка перспективных инструментов анализа и интерпретации биофизической информации с использованием методов анализа больших данных и компьютерных моделей.

Предложен комплексный подход к обработке больших наборов данных на основе методов интеллектуального анализа данных и имитационного моделирования, позволяющий определять параметры биофизических и оптических процессов, происходящих в сложных биомолекулярных системах. Идея комплексного подхода состоит в использовании имитационного моделирования биофизических процессов, протекающих в объекте исследования, сравнении отобранных методами снижения размерности смоделированных и наиболее информативных экспериментальных данных, определении характеристик исследуемых процессов с применением алгоритмов интеллектуального анализа данных.

Рассмотрено применение разработанного подхода для исследования бимолекулярных систем в экспериментах флуоресцентной спектроскопии. Эффективность алгоритмов подхода проверена в ходе анализа смоделированных и экспериментальных данных, представляющих системы молекул и белков. Применение комплексного анализа повышает эффективность исследования биофизических систем в ходе анализа больших данных.